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摘要:為了進(jìn)一步了解全球變暖背景下北極海冰與東亞冬季風(fēng)的關(guān)系及其變化,本文選用東亞冬季風(fēng)北模態(tài)及南模態(tài)作為東亞冬季風(fēng)指數(shù),利用滑動相關(guān)分析、回歸分析及合成分析研究了全球變暖背景下1953—2021年北極海冰密集度與東亞冬季風(fēng)關(guān)系的變化特征及其機(jī)制。結(jié)果表明:11月巴倫支海海冰密集度與東亞冬季風(fēng)北模態(tài)之間的關(guān)系發(fā)生了顯著變化,從1962—1977年顯著正相關(guān)轉(zhuǎn)為1983—1999年顯著負(fù)相關(guān),2000年以后兩者無顯著關(guān)系。1962—1977年11月巴倫支海海冰偏多對應(yīng)東亞冬季風(fēng)偏強(qiáng),這是大氣環(huán)流影響海冰的結(jié)果,11月的大氣環(huán)流異常特征維持到了冬季,使得歐亞大陸上空大氣呈現(xiàn)出北極濤動(Arctic Oscillation,AO)負(fù)位相,在增強(qiáng)東亞冬季風(fēng)的同時(shí)將中高緯大陸干冷空氣輸送至巴倫支海,在表面風(fēng)應(yīng)力的作用下巴倫支海海冰增多。1983—1999年則由前一時(shí)期的大氣環(huán)流影響海冰變?yōu)楹１绊懘髿猸h(huán)流,11月巴倫支海海冰顯著減少在冬季激發(fā)出了北極濤動負(fù)位相,加強(qiáng)東亞大槽及東亞高空西風(fēng)急流,從而使得東亞冬季風(fēng)偏強(qiáng)。2000年以后北極海冰與東亞冬季風(fēng)北模態(tài)的關(guān)系明顯減弱,此時(shí)東亞冬季風(fēng)與北極濤動的負(fù)相關(guān)關(guān)系更為顯著。

摘要:本文基于ERA5再分析數(shù)據(jù),探究了京津冀地區(qū)冬季大氣環(huán)境容量(Atmosphere Environmental Capacity,AEC)的時(shí)空變化特征以及相關(guān)影響因子。結(jié)果表明,冬季AEC在京津冀地區(qū)表現(xiàn)為西南部低,北部高的分布特征,其低值集中在平原區(qū)。京津冀平原區(qū)AEC變化與東亞冬季風(fēng)、邊界層高度、邊界層內(nèi)平均風(fēng)速以及通風(fēng)強(qiáng)度密切相關(guān)。東亞冬季風(fēng)強(qiáng)、邊界層高度高、邊界層內(nèi)平均風(fēng)速大以及通風(fēng)強(qiáng)度強(qiáng),使得AEC偏高,反之亦然。進(jìn)一步利用區(qū)域氣候模式RegCM4對3個(gè)CMIP5全球氣候模式的動力降尺度進(jìn)行模擬,預(yù)估了京津冀平原區(qū)冬季AEC在RCP4.5和RCP8.5情景下的變化。結(jié)果顯示,與1986—2005年相比,兩種情景下京津冀平原區(qū)冬季AEC在21世紀(jì)中、末期都將下降,其中末期下降幅度高于中期、RCP8.5情景下的變化大于RCP4.5情景。上述變化與東亞冬季風(fēng)減弱、東亞西風(fēng)急流北移、邊界層高度降低以及邊界層內(nèi)平均風(fēng)速減小有關(guān)。

摘要:基于1981—2020年日本氣象廳(Japanese Meteorological Agency,JMA)再分析資料JRA-55(Japanese 55-year Reanalysis)以及美國國家氣候中心(Climate Prediction Center,CPC)衛(wèi)星降水資料,分析了瞬變渦旋活動特征及其對我國東部夏季降水異常的影響,并對其可能機(jī)制展開討論。研究表明,蒙古國至我國東北和華北地區(qū)既是瞬變渦旋活動的活躍區(qū)域,也是其輸送的大值區(qū)域,其中瞬變渦旋對熱量和水汽的經(jīng)向輸送占主導(dǎo)地位,是中高緯熱量和水汽的重要來源。根據(jù)瞬變渦旋經(jīng)向熱量和水汽輸送變率的強(qiáng)度確定了瞬變熱量和水汽輸送的關(guān)鍵區(qū)域,分別為(45°~60°N,100°~130°E)和(35°~50°N,100°~120°E),并定義了瞬變熱量和水汽指數(shù),其與我國東部夏季降水異常的回歸結(jié)果表明,瞬變渦旋活動對我國東部夏季降水存在顯著影響。中高緯天氣尺度瞬變渦旋對熱量、水汽和動量的輸送異常,通過波流相互作用過程,對平均流形成了反饋,導(dǎo)致季節(jié)平均環(huán)流、水汽分布和水汽輸送的異常,從而在熱力、動力和水汽條件的共同作用下引起降水異常。

摘要:本文采用K-means聚類分析的方法,將京津冀地區(qū)1979—2022年7—9月極端降水事件按照強(qiáng)度和位置分為四類,并在此基礎(chǔ)上分析了此地區(qū)7—9月極端降水的環(huán)流特征、變化趨勢及可能原因。通過分析不同高度層四類極端降水對應(yīng)的大氣環(huán)流可知,低層的西南氣流、中層的副熱帶高壓、高層的南亞高壓、西風(fēng)急流等天氣系統(tǒng)以不同的配置組合共同對京津冀地區(qū)的極端降水產(chǎn)生影響。在長期趨勢方面,1979—2022年7—9月京津冀地區(qū)的極端降水頻率呈上升趨勢,這是由于7月類型Ⅱ和Ⅲ極端降水的增加,以及9月類型Ⅳ極端降水的增長所致。通過對背景場的分析發(fā)現(xiàn),低層水汽場及高層位勢高度場有利于7月極端降水的增加,而9月類型Ⅳ極端降水的增加則源自于低層和高層背景動力場及位勢高度場的增加。

摘要:利用中國氣象局提供的1960—2019年江南區(qū)站點(diǎn)觀測逐日降水?dāng)?shù)據(jù),分析了江南春雨不同持續(xù)時(shí)長雨日的變化及其與歐亞大陸積雪的聯(lián)系。結(jié)果表明,江南春雨以持續(xù)5 d及以上的長持續(xù)降水為主,但降水日數(shù)下降趨勢明顯,導(dǎo)致長持續(xù)降水減少。利用奇異值分解法(Singular Value Decomposition,SVD)發(fā)現(xiàn),歐亞大陸3—5月積雪覆蓋率與江南春雨雨日數(shù)有顯著正相關(guān)關(guān)系。將(48°~59°N,90°~110°E)區(qū)域平均積雪覆蓋率定義為積雪覆蓋指數(shù),通過指數(shù)與同期大氣環(huán)流的回歸分析發(fā)現(xiàn),當(dāng)積雪偏少時(shí),我國中北部及西伯利亞地區(qū)500 hPa位勢高度正異常,在江南區(qū)850 hPa風(fēng)場和水汽通量場西南向負(fù)異常,導(dǎo)致江南春雨雨日數(shù)減少。合成分析進(jìn)一步驗(yàn)證了積雪偏少會在江南區(qū)形成異常東北風(fēng)抑制水汽輸送至江南地區(qū),不利于降水發(fā)生。

摘要:地表太陽總輻射具有較大的時(shí)空變化特征,不同地區(qū)的影響因素也存在顯著差異。本文利用1961—2016年青藏高原與華北地區(qū)的地表太陽總輻射資料,在進(jìn)行嚴(yán)格的質(zhì)量控制和均一化處理的基礎(chǔ)上,深入分析了兩個(gè)地區(qū)總輻射的年際變化趨勢,同時(shí)結(jié)合云量和氣溶膠光學(xué)厚度觀測資料,探討了兩個(gè)地區(qū)總輻射變化的影響因素。結(jié)果表明:(1)1961—2016年青藏高原和華北地區(qū)總輻射總體呈下降趨勢,但2008年后青藏高原西部和東部地區(qū)總輻射變化趨勢相反,而華北地區(qū)站點(diǎn)總輻射均呈上升趨勢。(2)青藏高原西部地區(qū)總輻射的下降主要受到云量變化的影響,而東部地區(qū)低云量和氣溶膠的下降是總輻射上升的重要原因。(3)在2006—2016年,華北地區(qū)總輻射的變化受氣溶膠的影響更加顯著。

摘要:利用NCEP再分析資料和國家氣象信息中心提供的753站逐日氣溫和降水資料,對比分析了我國南方西南和中東部區(qū)域兩次持續(xù)10 d以上的低溫雨雪過程,結(jié)果表明:(1)兩次過程中歐亞大陸中高緯東亞大槽均加深,但環(huán)流形勢有差異。西南過程呈現(xiàn)"北高南低"形勢,關(guān)鍵脊區(qū)在貝加爾湖,而中東部區(qū)域過程"北高南低"和"西高東低"形勢共存,關(guān)鍵脊區(qū)從烏拉爾山延伸至貝加爾湖。兩次過程異常的環(huán)流與北大西洋向東傳播的波列有關(guān)。(2)西南過程關(guān)鍵脊區(qū)提前過程3 d發(fā)展并東移至貝加爾湖,形成穩(wěn)定形勢;而中東部區(qū)域過程關(guān)鍵脊區(qū)提前過程一周發(fā)展,在開始日達(dá)最強(qiáng)。兩次過程均伴隨蒙古高壓東移南壓使地面降溫,500 hPa關(guān)鍵脊區(qū)超前蒙古高壓2 d變化。西南過程降溫主要受到冷平流和絕熱冷卻影響,而中東部區(qū)域過程主要受到冷平流的影響。(3)西南過程水汽來自孟加拉灣,只受南支槽支配。中東部區(qū)域過程水汽來自孟加拉灣、南海和西太平洋,由南支槽和西太平副熱帶高壓的共同影響。兩次過程水汽正收支主要來自南邊界。

摘要:本文使用1979—2021年國家氣候中心160站(R₁₆₀)和國家級地面氣象觀測站2 314站(R₂₃₁₄)逐月降水觀測資料,利用EOF (Empirical Orthogonal Function)分解和相關(guān)分析等方法,研究兩類資料夏季降水時(shí)空變化特征及其與海氣因素之間物理聯(lián)系的表征水平差異,并分析了差異的可能原因。結(jié)果表明,R₁₆₀在我國西北、青藏高原等地區(qū)站點(diǎn)極為稀疏,導(dǎo)致其各EOF模態(tài)對上述地區(qū)降水的時(shí)空變化特征描述失真,中東部地區(qū)偏低的空間分辨率會使局地強(qiáng)降水的變化特征信號損失,造成降水的年際變率降低。而R₂₃₁₄主模態(tài)能夠更為真實(shí)地反映我國降水的時(shí)空演變特征,特別是在極端降水頻發(fā)的江淮地區(qū)以及降水受局地地形影響較大的山區(qū),其EOF主模態(tài)的空間分布和時(shí)間系數(shù)演變與ENSO (El Niño-Southern Oscillation)、西太平洋副熱帶高壓、青藏高原雪蓋等氣候強(qiáng)迫信號之間的相關(guān)性更為顯著。

摘要:基于再分析土壤濕度、大氣等壓面資料以及國際耦合模式比較計(jì)劃(Coupled Model Intercomparison Project Phase 6,CMIP6)數(shù)據(jù),利用大氣柱水分收支原理及歸因方法,本文識別了1979—2020年長江中下游地區(qū)格點(diǎn)驟發(fā)干旱與緩發(fā)干旱,分析其空間分布及統(tǒng)計(jì)特征,并且診斷區(qū)域性典型驟發(fā)干旱與緩發(fā)干旱事件的發(fā)展過程及人為因素的影響。結(jié)果表明:該區(qū)域驟發(fā)干旱頻發(fā),主要發(fā)生在南部,強(qiáng)度偏強(qiáng),且大多發(fā)展于夏季;而緩發(fā)干旱發(fā)生較少,主要發(fā)生在北部,強(qiáng)度偏弱,且大多發(fā)展于秋季。大氣柱水汽凈輻散對兩類干旱的發(fā)展速度起到了重要作用,驟發(fā)干旱在發(fā)展過程中大氣柱水汽凈輻散偏強(qiáng),造成蒸散發(fā)與降水差值較大,使得土壤濕度下降速度快于緩發(fā)干旱。2019年夏季長江中下游地區(qū)發(fā)生了一次大范圍的驟發(fā)干旱事件,在發(fā)展階段,副熱帶高壓西伸增強(qiáng)了區(qū)域大氣柱的風(fēng)場輻散,使大氣柱水汽凈輻散強(qiáng),干旱快速發(fā)展。2010/2011年發(fā)生了一次區(qū)域緩發(fā)干旱事件,在秋季發(fā)展階段,近地層風(fēng)場為一弱反氣旋環(huán)流,風(fēng)場輻散作用偏弱,大氣柱水汽凈輻散偏小,使干旱發(fā)展速度較慢。人類活動對2019年驟發(fā)干旱事件的影響強(qiáng)于2010/2011年緩發(fā)干旱事件。

摘要:熱帶氣旋移動速度是目前熱帶氣旋研究熱點(diǎn)之一。本文利用1951—2017年中國國家氣象局最佳路徑集資料,系統(tǒng)分析了西北太平洋海域熱帶氣旋不同強(qiáng)度等級移動速度的年代際特征,初步探討其原因,并對不同強(qiáng)度等級移動速度的分布特征進(jìn)行系統(tǒng)診斷。結(jié)果表明,1951—2017年間平均移動速度(所有強(qiáng)度等級平均及對于大部分強(qiáng)度等級)呈現(xiàn)出減慢趨勢,且主要體現(xiàn)在強(qiáng)熱帶氣旋等級移動速度減慢;熱帶氣旋向高緯度遷移趨勢理論上將使移動速度增大而移動速度仍然減慢,說明氣候因素是引起移動速度減慢的一個(gè)重要因素;不同強(qiáng)度等級平均移動速度、增強(qiáng)階段基本相當(dāng),減弱階段隨強(qiáng)度減弱在初、中期明顯增加,之后又逐漸減小,變性氣旋移動速度顯著增加;不同強(qiáng)度等級速度概率分布,增強(qiáng)階段基本相同且相對集中,減弱階段差異較大且相對分散,變性氣旋最為分散。

摘要:本文通過一系列敏感性試驗(yàn)探究臺風(fēng)"煙花"移動緩慢的可能機(jī)理。結(jié)果表明:臺風(fēng)"煙花"的移動對臺風(fēng)"尼伯特"的強(qiáng)度較為敏感。"尼伯特"強(qiáng)度主要通過影響其附近大尺度低壓系統(tǒng)的強(qiáng)度與范圍,間接影響"煙花"的大尺度引導(dǎo)氣流,進(jìn)而影響"煙花"的移動。具體而言,"尼伯特"與其附近大尺度低壓系統(tǒng)環(huán)流共同激發(fā)西北風(fēng)引導(dǎo)氣流,抵消了部分副高西南側(cè)的東南風(fēng)引導(dǎo)氣流,從而造成"煙花"受到的大尺度引導(dǎo)氣流偏弱,致使其移動緩慢,路徑復(fù)雜。此外,當(dāng)"尼伯特"強(qiáng)度越大時(shí),以上過程對"煙花"移動的影響也越大。因此,當(dāng)兩個(gè)臺風(fēng)相距較遠(yuǎn)時(shí),雙臺風(fēng)相互作用可能通過影響周圍的大尺度系統(tǒng),間接對臺風(fēng)路徑產(chǎn)生較大影響。

摘要:臺風(fēng)遠(yuǎn)距離極端降水可以分為極端小時(shí)降水(Extreme Hourly Precipitation,EXHP)和極端持續(xù)性強(qiáng)降水(Extremely Persistent Heavy Rainfall,EPHR)兩類,因其作用距離遠(yuǎn)、機(jī)理復(fù)雜,是強(qiáng)降水業(yè)務(wù)預(yù)報(bào)中的重大挑戰(zhàn)。為了加深對臺風(fēng)遠(yuǎn)距離極端降水特征的認(rèn)識,本文利用2009—2019年中國自動站融合CMORPH衛(wèi)星降水?dāng)?shù)據(jù)、熱帶氣旋的最佳路徑數(shù)據(jù)集,揭示了中國大陸EXHP和EPHR事件的基本特征。結(jié)果表明:環(huán)渤海、長江中下游、四川盆地是由臺風(fēng)遠(yuǎn)距離降水引發(fā)的EPHR和EXHP事件的3個(gè)高發(fā)區(qū),強(qiáng)降水持續(xù)時(shí)間≥5 h為臺風(fēng)遠(yuǎn)距離EPHR的判別標(biāo)準(zhǔn),在3個(gè)不同的區(qū)域內(nèi),EXHP的閾值分別為34.05、30.52及27.19 mm·h^-1。EPHR的發(fā)生時(shí)次與EXHP重合率高。EPHR事件的持續(xù)時(shí)間最長可達(dá)44 h,最大累積降水量可達(dá)542.03 mm,而EXHP的小時(shí)降水量更強(qiáng)。環(huán)渤海地區(qū)極端降水多發(fā)于夜間到清晨,長江中下游地區(qū)多集中在上午,四川盆地則集中在凌晨。造成長江中下游遠(yuǎn)距離極端降水的最大臺風(fēng)強(qiáng)度在3個(gè)地區(qū)中最強(qiáng)。極端降水落區(qū)與臺風(fēng)的最遠(yuǎn)距離發(fā)生在環(huán)渤海地區(qū),可達(dá)4 333.1 km。

摘要:從降水偏差特征、預(yù)報(bào)技巧和對象診斷分析3個(gè)角度評估了歐洲中期天氣預(yù)報(bào)中心模式(EC)、華東區(qū)域中心區(qū)域數(shù)值模式(WARMS)和江蘇區(qū)域模式(PWAFS)對2020年江淮地區(qū)梅汛期11次典型暴雨過程的預(yù)報(bào)性能,并分析了各模式的優(yōu)點(diǎn)及不足。結(jié)果表明:(1)24 h觀測日平均累計(jì)降水主要分布在大別山—江蘇淮北以及大別山—皖南山區(qū),相應(yīng)的模式降水偏差大值區(qū)與主要雨帶位置有較好的對應(yīng)關(guān)系,其中,EC在大別山和皖南山區(qū)存在明顯干偏差,在江蘇淮北地區(qū)則出現(xiàn)系統(tǒng)性北偏。WARMS和PWAFS兩種區(qū)域模式均在大別山和皖南山區(qū)上游地區(qū)和下游浙江地區(qū)出現(xiàn)大范圍濕偏差,而在江蘇淮北地區(qū)出現(xiàn)干偏差;(2)24 h預(yù)報(bào)技巧評分結(jié)果表明,EC對暴雨及以下量級的TS評分最高,但大暴雨量級PWAFS最優(yōu),原因是EC對大暴雨量級出現(xiàn)較高漏報(bào)。對比WARMS和PWAFS兩家區(qū)域模式可見,PWAFS在幾乎各量級的空報(bào)和漏報(bào)率都低于WARMS,因此TS評分也高于WARMS;(3)通過MODE對象診斷分析發(fā)現(xiàn),EC對降水位置預(yù)報(bào)最穩(wěn)定,PWAFS對降水強(qiáng)度和范圍的預(yù)報(bào)效果最優(yōu),但對雨帶位置的預(yù)報(bào)不夠穩(wěn)定?？偟脕碚f,PWAFS的預(yù)報(bào)性能略優(yōu)于WARMS,與EC相比在對降水強(qiáng)度和雨帶范圍的刻畫上也具有優(yōu)勢,但預(yù)報(bào)穩(wěn)定性尚有待提高。

摘要:本文以2021年3月16、28日兩次沙塵天氣為例,利用地面常規(guī)氣象觀測資料、氣象再分析資料,結(jié)合氣溶膠激光雷達(dá)、風(fēng)廓線雷達(dá)、HYSPLIT模型等分析了影響江淮地區(qū)的兩次沙塵天氣發(fā)生時(shí)天氣系統(tǒng)、顆粒物濃度、氣溶膠光學(xué)特性和邊界層氣象條件變化等特征,特別探討了回流作用的影響。結(jié)果表明:兩次均為浮塵天氣,與暖區(qū)新生類蒙古氣旋的活動有關(guān)。對江淮地區(qū)的影響分為冷鋒后部污染物影響和高壓后部污染物回流影響。前者容易引發(fā)單峰型2~4 h污染物爆發(fā)性增長,后者對應(yīng)多峰型7~9 h污染物持續(xù)增長,最終產(chǎn)生1 000 μg·m^-3以上的嚴(yán)重污染。污染物均來源于蒙古和貝加爾湖,經(jīng)過華北后傳輸高度降低至1 km以下,回流階段的傳輸高度較低,僅為0.3 km左右。傳輸層風(fēng)速加強(qiáng)至8~14 m·s^-1有利于污染物在地面的長時(shí)間影響。

摘要:利用ERA5和GPCP再分析資料及NOAA提供的氣候指數(shù),基于本征微觀態(tài)和傳統(tǒng)氣象學(xué)方法,探討了全球1950—2022年地表氣壓變化特征及其與全球降水和環(huán)流變化之間的關(guān)系。結(jié)果表明:全球地表氣壓的第一大本征微觀態(tài)主要以南極一致性變化為主,與南極濤動顯著相關(guān);第二大本征微觀態(tài)以北極一致性變化為主,與北極濤動和北大西洋濤動顯著相關(guān);第三大本征微觀態(tài)在熱帶太平洋呈現(xiàn)緯向偶極子結(jié)構(gòu),與厄爾尼諾—南方濤動(EI Niño-Southern Oscillation,ENSO)聯(lián)系緊密。不同本征微觀態(tài)對全球降水的影響存在顯著的區(qū)域性差異。第一大本征微觀態(tài)處于正位相時(shí),南極繞極環(huán)流增強(qiáng),南半球高緯度地區(qū)降水增多,中緯度地區(qū)降水減少。第二大本征微觀態(tài)處于正位相時(shí)對應(yīng)北極降水增多,北大西洋及其周邊地區(qū)降水減少。第三大本征微觀態(tài)影響范圍較廣,主要表現(xiàn)為西太平洋降水減少和中東太平洋降水增多。

摘要:利用2017—2021年的ERA5再分析資料和京津冀國家站地面資料,結(jié)合多種機(jī)器學(xué)習(xí)方法建立預(yù)報(bào)模型,開展輕霧、大霧客觀預(yù)報(bào)。探討了再分析資料、地形因素的影響,并結(jié)合多模型集成、統(tǒng)計(jì)消空進(jìn)一步優(yōu)化模型。結(jié)果表明:(1) XGBoost (eXtreme Gradient Boosting)、LightGBM (Light Gradient Boosting Machine)、隨機(jī)森林等集成學(xué)習(xí)方法的預(yù)報(bào)效果均優(yōu)于決策樹方法;(2)在引入ERA5再分析資料、地形建模后,XGBoost、LightGBM模型的預(yù)報(bào)性能顯著提高。相比僅使用地面要素建模,大霧預(yù)報(bào)的TS (Threat Score)提升了30%、32%,達(dá)到0.52、0.49,命中率分別為0.62、0.87。此外,經(jīng)過多模型集成后,輕霧、大霧預(yù)報(bào)的TS提升到了0.51、0.54;(3)2022年秋季一次大霧過程中,本方法提前72 h準(zhǔn)確預(yù)報(bào)了京津冀地區(qū)的大霧,其中以LightGBM模型表現(xiàn)最好。0~72 h輕霧預(yù)報(bào)和0~36 h逐小時(shí)大霧預(yù)報(bào)的TS均達(dá)到0.3,預(yù)報(bào)準(zhǔn)確率、時(shí)效性均優(yōu)于ECMWF (European Center for Medium Weather Forecasting)模式。

摘要:盡管海表溫度(Sea Surface Temperature,SST)短期變化較小,但這種變化對海洋渦旋、海洋鋒以及熱帶氣旋的發(fā)生發(fā)展仍有著重要的影響,因此短期SST預(yù)報(bào)意義重大,且對預(yù)報(bào)精度的要求較高。本文基于ConvLSTM的深度學(xué)習(xí)模型,利用SST和溫度平流雙預(yù)報(bào)因子對西北太平洋劃定區(qū)域內(nèi)SST進(jìn)行7 d的連續(xù)預(yù)報(bào),將其結(jié)果與僅使用SST預(yù)報(bào)因子ConvLSTM以及混合坐標(biāo)海洋模型(HYbrid Coordinate Ocean Model,HYCOM)的預(yù)報(bào)結(jié)果分別進(jìn)行了對比。結(jié)果表明,在7 d的預(yù)報(bào)時(shí)效內(nèi),溫度平流預(yù)報(bào)因子的加入可使得ConvLSTM模型預(yù)報(bào)技巧大幅提升,明顯優(yōu)于HYCOM模式。此外,本文將預(yù)報(bào)時(shí)效進(jìn)一步延長至30 d,對模型在不同季節(jié)的預(yù)報(bào)能力進(jìn)行了分析,發(fā)現(xiàn)ConvLSTM模型在春、秋季(夏、冬季)的預(yù)報(bào)效果相對較好(差)。

摘要:本文利用第三次青藏高原大氣科學(xué)試驗(yàn)的Ka波段云雷達(dá)資料,結(jié)合微波輻射計(jì)和探空資料,提出了以模糊邏輯算法為框架的相態(tài)識別方法,并利用那曲兩個(gè)典型對流云個(gè)例對方法效果進(jìn)行了分析。通過與前人方法的對比和對不同相態(tài)粒子回波強(qiáng)度譜的統(tǒng)計(jì),進(jìn)一步驗(yàn)證了本文方法的可靠性。結(jié)果表明:利用雷達(dá)功率譜資料反演下落末速度并代替徑向速度作為相態(tài)識別的參量之一,可提升對流云內(nèi)粒子相態(tài)分類結(jié)果的合理性。零度層亮帶和抬升凝結(jié)高度參量的使用,能夠進(jìn)一步優(yōu)化相態(tài)識別的初步結(jié)果。固態(tài)云粒子的下落末速度遠(yuǎn)低于相同反射率因子的降水粒子,多模態(tài)/多譜峰的譜形態(tài)特征能夠幫助識別混合相態(tài)粒子。

摘要:本文以超大城市上海為研究對象,選取2017年7月為夏季代表月,利用自動氣象站網(wǎng)觀測得到的逐小時(shí)氣溫和風(fēng)速數(shù)據(jù),基于局地氣候分區(qū)方法分析了上海市各局地氣候區(qū)(Local Climate Zone,LCZ)在不同天氣條件下的氣溫和城市熱島強(qiáng)度(Urban Heat Island Intensity,UHII)時(shí)空特征及其成因。結(jié)果表明:由于城市幾何形態(tài)、建筑材料、表面不透水面占比以及人類活動的不同,上海市夏季典型月各LCZ的氣溫和UHII表現(xiàn)出明顯差異,在高溫日,UHII日變化曲線可以分為"W "型、淺" U"型、"V"型、日間型和平穩(wěn)型這五類。城市建筑形態(tài)對城市風(fēng)、熱環(huán)境具有較為復(fù)雜的影響,UHII與天空可視因子(Sky View Factor,SVF)的相關(guān)系數(shù)在00時(shí)(北京時(shí),下同)為負(fù),而在12、16時(shí)為正,這是由于建筑物對城市冠層內(nèi)的輻射傳輸?shù)挠绊懞徒ㄖ锏臒崃績Υ鎸?dǎo)致的;城鄉(xiāng)風(fēng)速之比與SVF在00、12和16時(shí)都為正相關(guān),說明了高大密集的建筑物對風(fēng)速有衰減作用,同時(shí)風(fēng)速通過影響大氣的平流輸送進(jìn)一步影響UHII。